高校数学で学ぶディープラーニング : 画像認識への入門コース
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書誌事項
高校数学で学ぶディープラーニング : 画像認識への入門コース
東京図書, 2022.7
- タイトル別名
-
Deep learning
ディープラーニング : 高校数学で学ぶ : 画像認識への入門コース
- タイトル読み
-
コウコウ スウガク デ マナブ ディープ ラーニング : ガゾウ ニンシキ エノ ニュウモン コース
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注記
参考文献: p[237]-238
索引: p[242]-245
内容説明・目次
内容説明
「ディープラーニングや画像認識って、どんな仕組みなの?」という方のために、理論と実践をやさしく解説。「プログラミングやPythonをやったことがない」という方もどうぞ!高校数学でわかります!
目次
- 第1章 神経の模倣—学習する機械のモデルは何?
- 第2章 画像認識への第一歩—手計算とプログラムによるパラメーターの決定
- 第3章 勾配降下法と合成関数の微分—パラメーターをいかにして最適化するか
- 第4章 誤差逆伝播法—隠れ層のパラメーターの最適化とは
- 第5章 ディープラーニングの実践—さっそく操ってみよう!
- 第6章 ニューラルネットワークのモデルの改良—もっと使いやすく!もっと便利に!
- 第7章 畳み込みニューラルネットワーク—謎の言葉「畳み込み」?
- 第8章 リカレントニューラルネットワーク—リカレントって何?
- 補章 高校数学の補強編 微分を思い出そう!—微分と勾配の関係は?
「BOOKデータベース」 より